這種技術幫助我司的系統(tǒng)從大量的視頻數(shù)據(jù)中自動提取出有用的信息使用卷積神經網絡（CNN）來識別畫面中的物體，且使用循環(huán)神經網絡（RNN）來追蹤這些物體的動作。

通過觀察和分析大量的視頻數(shù)據(jù)建立起各種人類行為的模型。當系統(tǒng)檢測到類似的行為時，就發(fā)出預警信號。

為了處理海量的視頻數(shù)據(jù)利用大數(shù)據(jù)分析技術。這包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析等步驟。

對于貿易融資擔保的數(shù)據(jù)分析該注重信用評估和風險控制收集客戶的交易記錄、財務報告、行業(yè)信息等各種數(shù)據(jù)，運用機器學習或者統(tǒng)計學的方法進行分析，以評估客戶的風險等級。

創(chuàng)意攝影的數(shù)據(jù)分析則關注用戶喜好和市場趨勢通過收集用戶的瀏覽歷史、購買記錄、評論反饋等數(shù)據(jù)，了解他們的喜好；關注行業(yè)的最新動態(tài)和流行趨勢，調整我司的產品和服務。